機械学習における二値分類タスクのモデル性能の評価に用いられる“ROC曲線”を専門用語をできるだけ出さずに図解。

機械学習

misshiki のブックマーク 2020/11/20 14:40

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4694481350859838562/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/zenn.dev/jackthekaggler/articles/64b4e32cce7d34022ae3" data-original-href="https://zenn.dev/jackthekaggler/articles/64b4e32cce7d34022ae3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fzenn.dev%2Fjackthekaggler%2Farticles%2F64b4e32cce7d34022ae3" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">ROC曲線を直感的に理解する</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">機械学習における二値分類タスクのモデル性能の評価に用いられる“ROC曲線”を専門用語をできるだけ出さずに図解。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20201120#bookmark-4694481350859838562"><span class="datetime-body">2020/11/20 14:40</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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